RFM-аналіз: пояснення та поради із сегментації клієнтів

Працюючи з клієнтською базою, як знайти дані тих, хто купує регулярно? Як відстежити, коли лояльний клієнт починає замовляти рідше, і як виправити ситуацію? Ці завдання допомагає розв’язати RFM-аналіз.

RFM-аналіз допомагає краще розуміти потреби клієнтів, пропонувати їм те, чого вони справді хочуть, розробляти ефективні маркетингові стратегії, збільшувати їхнє охоплення та ROI, а також сегментувати клієнтів. У цій статті ми пояснимо, що таке RFM-аналіз, як створювати й налаштовувати сегменти для розсилок на основі RFM-моделі та як використовувати її для підвищення конверсії в замовлення.

Що таке RFM-аналіз?

Отже, що таке RFM? RFM-аналіз (Recency, Frequency, Monetary — давність, частота, сума покупок) — це метод сегментації клієнтів. Його суть — розділити клієнтів на групи, що не перетинаються, і зрозуміти, хто купує багато й часто, хто — багато, але рідко, а хто давно нічого не купував.

RFM-сегментація важлива для ефективної взаємодії з клієнтами, підвищення ROI та LTV. За результатами RFM-аналізу ви знатимете, яку рекламу показувати, які email-кампанії планувати та які бонуси пропонувати.

Наприклад, лояльним клієнтам можна надсилати листи з інформацією про нові продукти й послуги компанії, а тим, хто давно не замовляв, — пропонувати знижки, що мотивують до покупки.

RFM-аналіз ґрунтується на трьох показниках:

• Давність покупки. Показує час, що минув від останньої транзакції. Клієнт, який нещодавно замовляв у вас, імовірніше прочитає лист або відповість на дзвінок менеджера, ніж той, хто замовляв понад рік тому.
• Частота покупок. Показує, як часто клієнт здійснює покупку, звертається по послугу або виконує інші цільові дії за певний проміжок часу.
• Сума чека (monetary). Показує, скільки грошей, часу або інших ресурсів клієнт витратив за певний період. Сума чека гірше прогнозує споживчі тенденції, ніж давність і частота покупок. Часто клієнти, які замовляють на великі суми, — зайняті люди, тож вони рідко відповідають на дзвінки та рекламні розсилки.

Переваги RFM-аналізу

Бізнес, який поділяє клієнтів на сегменти, оптимізує витрати на рекламу й успішно запускає нові продукти, краще взаємодіє зі споживачами, адже знає, які інструменти та як використовувати.

Основні переваги RFM-моделювання:

• Персоналізація. Важливо не лише збільшувати охоплення, а й покращувати якість роботи з наявною аудиторією. RFM-аналіз зосереджений на визначенні потреб клієнтів — на цій основі ви зможете створити справді привабливі персоналізовані пропозиції.
• Зменшення витрат на рекламу. Залучати потенційних клієнтів можна навіть із мінімальними інвестиціями, якщо оптимізувати маркетингові стратегії, наприклад розробити окремі сценарії для продажів і таргетингу.
• Автоматизація. Сегментація за допомогою RFM-аналізу займає близько 20-25 хвилин, навіть якщо клієнтська база містить 50,000-70,000 контактів. Потрібні лише кілька простих формул і вихідні дані.
• Підвищення коефіцієнта конверсії. RFM допомагає збільшувати кількість клієнтів, утримувати наявних і не давати їм переходити до конкурентів.
• Універсальність. RFM-аналіз можна поєднувати з іншими інструментами роботи з клієнтами.

Роль RFM-аналізу в утриманні клієнтів

RFM у маркетингу підходить для електронної комерції, прямих продажів і некомерційних взаємодій. Його використовують, коли потреба в продукті не разова, а повторювана, тому задоволені клієнти купують регулярно. Зокрема, такий аналіз клієнтів дає змогу відповісти на низку важливих запитань:

• Хто ваші найкращі клієнти?

Результати RFM-оцінювання покажуть найлояльнішу групу клієнтів, яка приносить найбільший прибуток. Компанія може скоригувати асортимент або показ реклами для цієї групи.

• Хто має потенціал стати цінним клієнтом?

Після аналізу ви отримаєте сегменти нових клієнтів і тих, хто купує часто, але потроху. Щоб перевести їх до групи постійних клієнтів, компанія розробляє для них привабливі пропозиції, наприклад програму лояльності.

• Хто з ваших клієнтів може збільшити показник відтоку?

Якщо компанія поділяє клієнтів на групи й вивчає їхні потреби та інтереси за допомогою RFM-аналізу, вона може створити для них корисний і цікавий контент. Він викличе відгук і спонукатиме до цільової дії: купівлі, реєстрації особистого кабінету або підписки на розсилку.

• Кого з ваших клієнтів можна утримати?

Клієнти, які втратили активність, імовірно, підуть. Але якщо компанія проведе аналіз і вчасно виявить таких клієнтів, вона зможе вжити заходів для їх утримання.

Як впровадити RFM-аналіз: покроковий посібник

Тепер ви знаєте, як розшифровується RFM, і маєте іншу важливу інформацію, крім визначення. Перейдімо до практики та розгляньмо, що таке RFM-сегментація і як її провести.

Збирання та впорядкування потрібних даних і значень

Почніть зі збирання даних і визначте період аналізу. Жорстких рамок немає: усе залежить від особливостей організації, зокрема напряму роботи — B2B чи B2C. Зазвичай потрібно зібрати RFM-дані за останній рік.

До вихідних даних є обов’язкові вимоги. Вони мають містити таку інформацію:

• Ідентифікатор клієнта (ID, номер телефону або замовлення, повне ім’я, email тощо);
• Дата транзакції;
• Кількість здійснених покупок або інших цільових дій;
• Сума витрачених грошей.

Створення таблиці вручну займе багато часу. Щоб прискорити процес, використовуйте CRM або систему аналітики, яка автоматизує експорт потрібної інформації.

Налаштування шкал RFM

Створіть групи за давністю покупки (R), частотою покупок (F) і витраченою сумою (M). Кожній групі присвоюють значення від 1 до 5, де 1 — найкраще, а 5 — найгірше. 

• R (Recency) — групування за датою останньої покупки

Оцінюємо дату покупки, вибираємо групу клієнтів із найвищим показником Recency та присвоюємо їй позицію 1. Решту рівномірно розподіляємо на сегменти залежно від активності.

Шкала від 1 до 5 відокремлює нових і лояльних клієнтів від майже втрачених. Клієнтів у сегментах 1 і 2 завжди буде менше, ніж у сегментах 3, 4 і 5.

Наприклад:

• 360 днів і більше — 5;
• від 180 до 360 днів — 4;
• від 90 до 180 днів — 3;
• від 30 до 90 днів — 2;
• до 30 днів — 1.

• F (Frequency) — групування за частотою покупок

Визначаємо, яку кількість покупок можна вважати вигідною для компанії. 

Наприклад:

• 1 — 5;
• від 1 до 3 — 4;
• від 3 до 5 — 3;
• від 5 до 10 — 2;
• більше ніж 10 — 1;

• M (Monetary) — групування за кількістю покупок.

Клієнтів, які витрачають найбільше грошей, виділяють в окремий RFM-сегмент. Вони відіграють важливу роль, навіть якщо не є постійними клієнтами.

Наприклад:

• до $1,000 — 5;
• від $1,000 до $3,000 — 4;
• від $3,000 до $5,000 — 3;
• від $5,000 до $10,000 — 2;
• від $10,000 — 1.

Присвоєння RFM-оцінки

Потім присвоюємо клієнтам оцінки за кожним параметром. Наприклад, клієнт здійснив дві покупки 40 днів тому на $5,000. У цьому випадку його значення буде 243.

На основі цих значень формують так звані «трійки»: 111, 333, 232 тощо. Наприклад, «333» — це недавній клієнт, який рідко купує та витрачає середню суму. Це непоганий клієнт, але найкращими все одно будуть клієнти зі значенням 111, адже вони постійно повертаються та вкладають більше грошей у продукт. 

Позначення сегментів

Далі можна розподілити клієнтів на конкретні групи:

• Втрачені. Давні клієнти, які здійснили лише одну покупку, — 555, 554, 553.
• Під загрозою втрати. Давні клієнти, які здійснили більше однієї покупки, — 535, 433, 432.
• Раніше лояльні. Споживачі, які раніше часто купували на різні суми, але з часом припинили, — 131, 132, 133.
• Новачки. Клієнти, які нещодавно здійснили транзакцію, — 153, 154, 155.
• Перспективні. Нові клієнти з великим чеком — 151. Постійні клієнти з великим чеком — 131. До цієї ж групи можуть належати споживачі, які часто замовляють із середнім чеком, — 132. 
• Ідеальні. Клієнти, які замовляють багато й часто, — 111. 

Створення індивідуальних стратегій і тактик для відповідних сегментів

На основі інформації в таблиці можна розробити окрему стратегію для кожної групи.

Втрачені

Можна повідомляти їм про поточні акції, розпродажі та знижки. Однак не варто витрачати надто багато сил і часу на повернення давніх клієнтів, адже відтік неминучий. Якщо відгуку немає, видаліть їх із бази.

Під загрозою втрати

Ця група заслуговує на увагу, адже раніше ці люди багато разів купували на великі суми. Щоб повернути клієнтів, запропонуйте персональну добірку товарів, знижки й бонуси та повідомте про розпродаж. Зацікавте їх корисним контентом — статтею або відео. З’ясуйте, чому клієнти припинили купувати.

Раніше лояльні

Рекомендуємо нагадати їм про переваги компанії, покупки та продукту чи послуги. Розкажіть про свої сильні сторони, яких немає в конкурентів.

Новачки

Важливо перевести клієнтів із новачків у лояльних. Пропонуйте навчальні тексти чи відео, радьте щодо товарів — як вибрати, на що звернути увагу, — надавайте довідкову інформацію, вітайте з покупкою тощо.

Перспективні

Споживачі, які регулярно купують на невеликі суми або нещодавно купили на велику суму, з часом можуть стати ідеальними клієнтами. Ваше завдання — підтримувати їхній інтерес і підвищувати залученість.

Ідеальні

Важливо переконати цей сегмент у його значущості для компанії. Попросіть ідеальних клієнтів залишити відгук і запропонуйте персоналізоване обслуговування. Заохочуйте їх замовляти регулярно та надавайте індивідуальні добірки товарів. Не будьте надто нав’язливими: зайва комунікація втомлює. Діліться лише корисною інформацією, щоб не дратувати людей.

Підсумки

RFM-сегментація — чудовий інструмент маркетингової аналітики компанії, за допомогою якого можна поділити аудиторію та досягти ефективних продажів. Вище ми розглянули, як із ним працювати та коли його найкраще застосовувати. Насамкінець додамо: проводити RFM-аналіз значно зручніше за допомогою спеціальних автоматизованих інструментів, як-от Reteno. Reteno — платформа без коду для збирання інформації та налаштування маркетингових кампаній. Вона дає маркетологам повний контроль над клієнтоорієнтованою комунікацією та допомагає уникати рутини. У Reteno RFM створюється автоматично на основі активності контактів. Зв’яжіться з нами зараз, і ми зробимо ваш маркетинг справді ефективним.